El documento describe las redes neuronales artificiales Perceptron y ADALINE. Explica que el Perceptron puede resolver problemas linealmente separables mientras que ADALINE minimiza un error cuadrático medio. También describe el perceptrón multicapa, el cual puede resolver problemas no lineales usando múltiples capas ocultas, y el algoritmo de retropropagación para el aprendizaje. Finalmente, presenta un ejemplo para entrenar un perceptrón simple como una puerta lógica OR.
Ingenieria de control moderna 3 edicion k. ogataGabitoMtz
1. El documento presenta información sobre pares de transformada de Laplace y propiedades de la transformada de Laplace. Incluye fórmulas para calcular la transformada de Laplace de funciones comunes como escalones unitarios, senos y cosenos.
2. También describe propiedades como cómo la transformada de Laplace se ve afectada por cambios en el argumento de tiempo como retrasos o adelantos.
3. Finalmente, presenta un resumen de un libro de texto sobre ingeniería de control moderna que utiliza la transformada de Laplace para analizar y diseñar sist
El documento analiza el error en estado estacionario en sistemas de control. Explica que el error depende del tipo de sistema y de la señal de entrada. Los sistemas se clasifican como tipo cero, uno, dos, etc. dependiendo del número de integraciones en su función de transferencia. A mayor tipo, menor error pero menor estabilidad. El error se define mediante constantes como KP para entrada escalón y KV para rampa. Para cada tipo de sistema y señal, calcula el valor del error en términos de estas constantes.
El documento describe los pasos para diseñar un contador binario ascendente de 3 bits utilizando flip flops. Estos pasos incluyen: 1) realizar un diagrama de estado para describir la secuencia de conteo, 2) desarrollar una tabla de transiciones para obtener las funciones de entrada de los flip flops, y 3) minimizar las funciones de entrada usando mapas de Karnaugh para diseñar el circuito final.
La transformada de Fourier es una transformación matemática que transforma señales entre el dominio del tiempo y el dominio de la frecuencia. Tiene muchas aplicaciones en física e ingeniería. Las expresiones de la transformada de Fourier y su inversa permiten calcular la expresión en un dominio a partir de la otra y viceversa.
Este documento explica cómo convertir números decimales con punto flotante a binario. Se separa la parte entera de la parte decimal y cada una se convierte por separado a binario. La parte decimal implica multiplicar repetidamente por 2 hasta obtener un 1, anotando los dígitos binarios subrayados. Estos dígitos se unen a la parte entera para obtener el número binario completo. El documento también cubre cómo manejar números decimales periódicos usando dígitos de precisión o todos los dígitos de la serie repetitiva.
This document contains conversion tables between different types of flip-flops, including:
- SR to JK
- D to JK
- T to JK
- And conversion tables in both directions between JK, D, SR, and T flip-flops.
It provides the logic equations to convert the input signals of one type of flip-flop to another. The conversions will be useful for designing digital circuits using different types of flip-flops.
Este documento presenta una guía y un problemario sobre circuitos lógicos. Incluye información sobre álgebra booleana, funciones canónicas, mapas de Karnaugh, decodificadores, sumadores, restadores y multiplicadores. El problema presenta ejemplos resueltos de estos temas para que los estudiantes practiquen antes de un examen de admisión para una maestría.
Este documento explica diferentes métodos de interpolación como la interpolación lineal, la fórmula de interpolación de Lagrange y el método de interpolación de mínimos cuadrados. Incluye ejemplos y aplicaciones prácticas de cada método. También cubre el uso de herramientas computacionales como MATLAB para realizar interpolación de datos.
Ingenieria de control moderna 3 edicion k. ogataGabitoMtz
1. El documento presenta información sobre pares de transformada de Laplace y propiedades de la transformada de Laplace. Incluye fórmulas para calcular la transformada de Laplace de funciones comunes como escalones unitarios, senos y cosenos.
2. También describe propiedades como cómo la transformada de Laplace se ve afectada por cambios en el argumento de tiempo como retrasos o adelantos.
3. Finalmente, presenta un resumen de un libro de texto sobre ingeniería de control moderna que utiliza la transformada de Laplace para analizar y diseñar sist
El documento analiza el error en estado estacionario en sistemas de control. Explica que el error depende del tipo de sistema y de la señal de entrada. Los sistemas se clasifican como tipo cero, uno, dos, etc. dependiendo del número de integraciones en su función de transferencia. A mayor tipo, menor error pero menor estabilidad. El error se define mediante constantes como KP para entrada escalón y KV para rampa. Para cada tipo de sistema y señal, calcula el valor del error en términos de estas constantes.
El documento describe los pasos para diseñar un contador binario ascendente de 3 bits utilizando flip flops. Estos pasos incluyen: 1) realizar un diagrama de estado para describir la secuencia de conteo, 2) desarrollar una tabla de transiciones para obtener las funciones de entrada de los flip flops, y 3) minimizar las funciones de entrada usando mapas de Karnaugh para diseñar el circuito final.
La transformada de Fourier es una transformación matemática que transforma señales entre el dominio del tiempo y el dominio de la frecuencia. Tiene muchas aplicaciones en física e ingeniería. Las expresiones de la transformada de Fourier y su inversa permiten calcular la expresión en un dominio a partir de la otra y viceversa.
Este documento explica cómo convertir números decimales con punto flotante a binario. Se separa la parte entera de la parte decimal y cada una se convierte por separado a binario. La parte decimal implica multiplicar repetidamente por 2 hasta obtener un 1, anotando los dígitos binarios subrayados. Estos dígitos se unen a la parte entera para obtener el número binario completo. El documento también cubre cómo manejar números decimales periódicos usando dígitos de precisión o todos los dígitos de la serie repetitiva.
This document contains conversion tables between different types of flip-flops, including:
- SR to JK
- D to JK
- T to JK
- And conversion tables in both directions between JK, D, SR, and T flip-flops.
It provides the logic equations to convert the input signals of one type of flip-flop to another. The conversions will be useful for designing digital circuits using different types of flip-flops.
Este documento presenta una guía y un problemario sobre circuitos lógicos. Incluye información sobre álgebra booleana, funciones canónicas, mapas de Karnaugh, decodificadores, sumadores, restadores y multiplicadores. El problema presenta ejemplos resueltos de estos temas para que los estudiantes practiquen antes de un examen de admisión para una maestría.
Este documento explica diferentes métodos de interpolación como la interpolación lineal, la fórmula de interpolación de Lagrange y el método de interpolación de mínimos cuadrados. Incluye ejemplos y aplicaciones prácticas de cada método. También cubre el uso de herramientas computacionales como MATLAB para realizar interpolación de datos.
Solucionario de ejercicios y problemas de ecuaciones diferenciales ordinarias...Oscar Lopez
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El documento presenta un curso sobre ecuaciones diferenciales para una maestría en ingeniería eléctrica. Explica conceptos básicos como el orden de las ecuaciones diferenciales y métodos de solución analítica como separación de variables. También incluye ejemplos de ecuaciones diferenciales y el método de isoclinas para graficar soluciones.
El documento presenta las estructuras iterativas, en particular el ciclo for. Explica que el ciclo for consta de tres partes: la expresión de inicio, la expresión de condición y la expresión de incremento/decremento. Además, provee ejemplos detallados del uso del ciclo for en Java para iterar sobre un rango de números e imprimirlos.
La derivada parcial de una función de varias variables es la derivada de la función tratando a una de las variables como constante. Se definen las derivadas parciales primeras y segundas. La matriz jacobiana contiene las derivadas parciales primeras y es importante para determinar si una función es continua diferenciable. Las derivadas parciales segundas se obtienen derivando las derivadas parciales primeras.
Este documento describe el diseño de un sumador completo de 4 bits utilizando circuitos integrados. Explica que los sumadores son importantes para procesar datos numéricos y enumera los componentes necesarios. Luego detalla el funcionamiento de los sumadores a nivel de bits y cómo conectar cuatro sumadores en paralelo para sumar números de 4 bits, mostrando el resultado en displays de 7 segmentos. Finalmente, muestra la simulación del circuito en Proteus.
Diferentes tipos de flip flops (jk, sr, d, t) sus tablas de verdad,Miguel Brunings
Este documento describe diferentes tipos de flip-flops digitales, incluyendo J-K, D, RS, T. Explica sus tablas de verdad y características de funcionamiento, como cómo cambian sus estados de salida en respuesta a las entradas y pulsos de reloj. También muestra diagramas de implementaciones comunes usando compuertas lógicas como NAND y XOR.
Este documento describe diferentes métodos para diseñar filtros digitales, incluyendo implementaciones directas, en cascada y en paralelo. También explica técnicas de síntesis en el dominio del tiempo y de la frecuencia, como el diseño de impulso invariante y la transformada z bilineal. Finalmente, detalla el método general para diseñar filtros FIR partiendo de una respuesta en frecuencia deseada mediante truncamiento de la serie de Fourier.
El método de mapa de Karnaugh es un diagrama utilizado para simplificar funciones booleanas. Consiste en una representación bidimensional de la tabla de verdad de la función, con 2N cuadrados para N variables. Las variables se ordenan siguiendo el código de Gray para que solo varíe una entre celdas adyacentes. La tabla de Karnaugh permite identificar y eliminar términos al trasladar los valores de la tabla de verdad.
Este documento presenta diferentes métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones no lineales, incluyendo el método del punto fijo, método de Newton, método de Newton modificado y método de cuasi-Newton. También cubre temas de interpolación y aproximación polinomial como interpolación polinomial, diferencias divididas, interpolación de Newton, polinomio de Hermite, spline cúbico y mínimos cuadrados. Finalmente, aborda derivación e integración numérica mediante reglas de derivación numérica y reglas de integración de Newton-C
Derivada direccional y su vector gradienteNahiely Padron
El documento explica el concepto de derivada direccional y vector gradiente. El vector gradiente en un punto indica la dirección de máxima variación de una función escalar y su módulo representa la tasa de cambio. La derivada direccional es el límite de la variación de la función dividida por la longitud del vector de dirección. Se puede calcular como el producto escalar entre el gradiente y el vector unitario de dirección.
Logisim: software de ayuda para diseñar circuitos lógicosLuis-Gonzalez
Logisim es un programa gratuito que permite diseñar y simular circuitos lógicos digitales. Con Logisim se pueden construir circuitos agregando puertas lógicas, conectar las puertas, analizar el comportamiento a través de tablas de verdad y obtener el circuito físico correspondiente a una función lógica dada. Logisim ofrece diversas herramientas para el análisis y diseño de circuitos combinacionales.
Este documento presenta tres ejercicios de modelización en mecánica de materiales. El primer ejercicio describe un modelo simplificado de la suspensión de un automóvil usando ecuaciones diferenciales. El segundo ejercicio involucra el desarrollo de ecuaciones de movimiento para un sistema con fricción viscosa. El tercer ejercicio describe un sistema con masas conectadas por resortes y analiza las ecuaciones del movimiento cuando el ángulo es pequeño.
El documento demuestra la transformada de Laplace de cos(at). Primero se define la transformada de Laplace. Luego se reemplaza la función f(t) por cos(at) y se resuelve la primera integral. Después se desarrolla la segunda integral mediante la sustitución de variables u=e-st. Finalmente, al evaluar los términos para límites 0 e infinito, se llega a la conclusión que la transformada de Laplace de cos(at) es igual a s/(s^2+a^2).
2. compuertas lógicas y álgebra booleanaJosse Sumari
Este documento describe los conceptos básicos de los circuitos digitales, incluyendo:
1) Las compuertas lógicas básicas como AND, OR y NOT y sus tablas de verdad correspondientes.
2) Cómo cualquier circuito digital puede describirse usando estas tres operaciones booleanas básicas.
3) Otras compuertas como NOR y NAND, que combinan las operaciones básicas.
Este documento describe un experimento para diseñar un controlador mediante respuesta en frecuencia para un sistema de lazo cerrado. El objetivo es satisfacer especificaciones de desempeño como una constante de error estático de 4 seg-1, un margen de fase de 50 grados y un margen de ganancia de al menos 10 dB. Se diseña un controlador de adelanto y se grafican las respuestas en frecuencia del sistema compensado para verificar que cumple los requisitos.
1. El documento describe un sistema de apertura de una caja fuerte mediante una combinación secreta introducida a través de dos teclas. Se propone diseñar un circuito secuencial que reconozca la combinación correcta de pulsaciones de teclas para abrir la caja durante 5 minutos.
2. Se presenta un ejercicio sobre diseño de circuitos secuenciales con dos entradas y una salida. El circuito debe dar salida alta sólo cuando ambas entradas estén a bajo habiendo estado también a bajo en el ciclo anterior.
3. Se pro
Este documento describe el funcionamiento de un contador binario de 4 bits utilizando el circuito integrado 74LS193. Explica cómo conectar el contador, el LM555 y los LEDs en un protoboard para mostrar la cuenta en binario de 0 a 15. También incluye cálculos de tiempos de encendido y apagado de los LEDs y conclusiones sobre la utilidad práctica de los contadores digitales.
Este documento describe una práctica de circuitos digitales que incluye objetivos como aprender conceptos básicos de electrónica digital y compuertas lógicas. También incluye actividades como simular una compuerta de cuatro entradas, investigar fallas en circuitos integrados, y dibujar un circuito NAND.
Este documento presenta una introducción a varias funciones elementales comunes y sus gráficas, incluyendo funciones constantes, identidad, valor absoluto, lineales, cuadráticas, cúbicas, raíz cuadrada, recíproca, logaritmo natural, exponencial, seno y coseno. Cada función se define con su dominio, regla de correspondencia y gráfica característica. Varios ejemplos ilustran cómo graficar estas funciones.
El documento describe el modelo de perceptrón simple desarrollado por Frank Rosenblatt en 1958. El perceptrón puede clasificar patrones de entrada de manera binaria (0/1) dependiendo de los pesos sinápticos. El algoritmo de aprendizaje actualiza los pesos para minimizar el error entre la salida del perceptrón y la salida deseada, convergiendo en un tiempo finito si los patrones son linealmente separables.
Este documento presenta la implementación de la función lógica XOR mediante una red neuronal y el algoritmo de retropropagación. Se muestra cómo entrenar la red para aprender la función XOR usando representaciones binaria y bipolar de los datos, logrando un entrenamiento más rápido con la representación bipolar. Se explican conceptos clave como redes feedforward, retropropagación y los elementos esenciales de una red neuronal como las entradas, pesos, funciones de activación y salida deseada. Finalmente, se incluyen dos ejemplos prácticos de implementación de la
Solucionario de ejercicios y problemas de ecuaciones diferenciales ordinarias...Oscar Lopez
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El documento presenta un curso sobre ecuaciones diferenciales para una maestría en ingeniería eléctrica. Explica conceptos básicos como el orden de las ecuaciones diferenciales y métodos de solución analítica como separación de variables. También incluye ejemplos de ecuaciones diferenciales y el método de isoclinas para graficar soluciones.
El documento presenta las estructuras iterativas, en particular el ciclo for. Explica que el ciclo for consta de tres partes: la expresión de inicio, la expresión de condición y la expresión de incremento/decremento. Además, provee ejemplos detallados del uso del ciclo for en Java para iterar sobre un rango de números e imprimirlos.
La derivada parcial de una función de varias variables es la derivada de la función tratando a una de las variables como constante. Se definen las derivadas parciales primeras y segundas. La matriz jacobiana contiene las derivadas parciales primeras y es importante para determinar si una función es continua diferenciable. Las derivadas parciales segundas se obtienen derivando las derivadas parciales primeras.
Este documento describe el diseño de un sumador completo de 4 bits utilizando circuitos integrados. Explica que los sumadores son importantes para procesar datos numéricos y enumera los componentes necesarios. Luego detalla el funcionamiento de los sumadores a nivel de bits y cómo conectar cuatro sumadores en paralelo para sumar números de 4 bits, mostrando el resultado en displays de 7 segmentos. Finalmente, muestra la simulación del circuito en Proteus.
Diferentes tipos de flip flops (jk, sr, d, t) sus tablas de verdad,Miguel Brunings
Este documento describe diferentes tipos de flip-flops digitales, incluyendo J-K, D, RS, T. Explica sus tablas de verdad y características de funcionamiento, como cómo cambian sus estados de salida en respuesta a las entradas y pulsos de reloj. También muestra diagramas de implementaciones comunes usando compuertas lógicas como NAND y XOR.
Este documento describe diferentes métodos para diseñar filtros digitales, incluyendo implementaciones directas, en cascada y en paralelo. También explica técnicas de síntesis en el dominio del tiempo y de la frecuencia, como el diseño de impulso invariante y la transformada z bilineal. Finalmente, detalla el método general para diseñar filtros FIR partiendo de una respuesta en frecuencia deseada mediante truncamiento de la serie de Fourier.
El método de mapa de Karnaugh es un diagrama utilizado para simplificar funciones booleanas. Consiste en una representación bidimensional de la tabla de verdad de la función, con 2N cuadrados para N variables. Las variables se ordenan siguiendo el código de Gray para que solo varíe una entre celdas adyacentes. La tabla de Karnaugh permite identificar y eliminar términos al trasladar los valores de la tabla de verdad.
Este documento presenta diferentes métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones no lineales, incluyendo el método del punto fijo, método de Newton, método de Newton modificado y método de cuasi-Newton. También cubre temas de interpolación y aproximación polinomial como interpolación polinomial, diferencias divididas, interpolación de Newton, polinomio de Hermite, spline cúbico y mínimos cuadrados. Finalmente, aborda derivación e integración numérica mediante reglas de derivación numérica y reglas de integración de Newton-C
Derivada direccional y su vector gradienteNahiely Padron
El documento explica el concepto de derivada direccional y vector gradiente. El vector gradiente en un punto indica la dirección de máxima variación de una función escalar y su módulo representa la tasa de cambio. La derivada direccional es el límite de la variación de la función dividida por la longitud del vector de dirección. Se puede calcular como el producto escalar entre el gradiente y el vector unitario de dirección.
Logisim: software de ayuda para diseñar circuitos lógicosLuis-Gonzalez
Logisim es un programa gratuito que permite diseñar y simular circuitos lógicos digitales. Con Logisim se pueden construir circuitos agregando puertas lógicas, conectar las puertas, analizar el comportamiento a través de tablas de verdad y obtener el circuito físico correspondiente a una función lógica dada. Logisim ofrece diversas herramientas para el análisis y diseño de circuitos combinacionales.
Este documento presenta tres ejercicios de modelización en mecánica de materiales. El primer ejercicio describe un modelo simplificado de la suspensión de un automóvil usando ecuaciones diferenciales. El segundo ejercicio involucra el desarrollo de ecuaciones de movimiento para un sistema con fricción viscosa. El tercer ejercicio describe un sistema con masas conectadas por resortes y analiza las ecuaciones del movimiento cuando el ángulo es pequeño.
El documento demuestra la transformada de Laplace de cos(at). Primero se define la transformada de Laplace. Luego se reemplaza la función f(t) por cos(at) y se resuelve la primera integral. Después se desarrolla la segunda integral mediante la sustitución de variables u=e-st. Finalmente, al evaluar los términos para límites 0 e infinito, se llega a la conclusión que la transformada de Laplace de cos(at) es igual a s/(s^2+a^2).
2. compuertas lógicas y álgebra booleanaJosse Sumari
Este documento describe los conceptos básicos de los circuitos digitales, incluyendo:
1) Las compuertas lógicas básicas como AND, OR y NOT y sus tablas de verdad correspondientes.
2) Cómo cualquier circuito digital puede describirse usando estas tres operaciones booleanas básicas.
3) Otras compuertas como NOR y NAND, que combinan las operaciones básicas.
Este documento describe un experimento para diseñar un controlador mediante respuesta en frecuencia para un sistema de lazo cerrado. El objetivo es satisfacer especificaciones de desempeño como una constante de error estático de 4 seg-1, un margen de fase de 50 grados y un margen de ganancia de al menos 10 dB. Se diseña un controlador de adelanto y se grafican las respuestas en frecuencia del sistema compensado para verificar que cumple los requisitos.
1. El documento describe un sistema de apertura de una caja fuerte mediante una combinación secreta introducida a través de dos teclas. Se propone diseñar un circuito secuencial que reconozca la combinación correcta de pulsaciones de teclas para abrir la caja durante 5 minutos.
2. Se presenta un ejercicio sobre diseño de circuitos secuenciales con dos entradas y una salida. El circuito debe dar salida alta sólo cuando ambas entradas estén a bajo habiendo estado también a bajo en el ciclo anterior.
3. Se pro
Este documento describe el funcionamiento de un contador binario de 4 bits utilizando el circuito integrado 74LS193. Explica cómo conectar el contador, el LM555 y los LEDs en un protoboard para mostrar la cuenta en binario de 0 a 15. También incluye cálculos de tiempos de encendido y apagado de los LEDs y conclusiones sobre la utilidad práctica de los contadores digitales.
Este documento describe una práctica de circuitos digitales que incluye objetivos como aprender conceptos básicos de electrónica digital y compuertas lógicas. También incluye actividades como simular una compuerta de cuatro entradas, investigar fallas en circuitos integrados, y dibujar un circuito NAND.
Este documento presenta una introducción a varias funciones elementales comunes y sus gráficas, incluyendo funciones constantes, identidad, valor absoluto, lineales, cuadráticas, cúbicas, raíz cuadrada, recíproca, logaritmo natural, exponencial, seno y coseno. Cada función se define con su dominio, regla de correspondencia y gráfica característica. Varios ejemplos ilustran cómo graficar estas funciones.
El documento describe el modelo de perceptrón simple desarrollado por Frank Rosenblatt en 1958. El perceptrón puede clasificar patrones de entrada de manera binaria (0/1) dependiendo de los pesos sinápticos. El algoritmo de aprendizaje actualiza los pesos para minimizar el error entre la salida del perceptrón y la salida deseada, convergiendo en un tiempo finito si los patrones son linealmente separables.
Este documento presenta la implementación de la función lógica XOR mediante una red neuronal y el algoritmo de retropropagación. Se muestra cómo entrenar la red para aprender la función XOR usando representaciones binaria y bipolar de los datos, logrando un entrenamiento más rápido con la representación bipolar. Se explican conceptos clave como redes feedforward, retropropagación y los elementos esenciales de una red neuronal como las entradas, pesos, funciones de activación y salida deseada. Finalmente, se incluyen dos ejemplos prácticos de implementación de la
INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento introduce el tema de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales intentan imitar la capacidad de aprendizaje del cerebro humano al procesar información. También resume brevemente la historia de las redes neuronales, desde los primeros modelos propuestos en la década de 1940 hasta aplicaciones actuales. Finalmente, define las redes neuronales y describe sus características clave como el aprendizaje, los pesos sinápticos adaptables y la capacidad de generalizar a partir de ejemplos.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
Redes neuronales-funciones-activacion-hardlim- hardlims-matlabAna Mora
Redes Neuronales: Funciones de Activación
Hardlim para simular un circuito con sensor de
movimiento y Hardlims para determinar si una
persona es diabética en Matlab
El documento habla sobre redes neuronales artificiales, explicando conceptos como neuronas biológicas y artificiales, cómo funcionan las neuronas artificiales mediante sumas ponderadas y funciones de activación, y los tipos de topologías de redes neuronales. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos. Finalmente, menciona algunos campos de aplicación como finanzas, marketing, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Como caso práctico, analiza el uso de redes neuronales
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento, y aplicaciones. Discute las neuronas artificiales, redes de una capa y multicapa, y algoritmos de entrenamiento como backpropagation. También cubre redes no supervisadas y su uso en identificación de sistemas.
Este documento describe el perceptrón simple y multicapa. El perceptrón simple es un modelo unidireccional con una capa de entrada y una de salida binaria. Aprende de forma supervisada pero tiene limitaciones como no poder aprender la función XOR. El perceptrón multicapa tiene múltiples capas ocultas y puede aproximar cualquier función. Aprende mediante retropropagación del error para ajustar los pesos entre las 300 neuronas y 20.000 conexiones.
Este documento describe la arquitectura y el algoritmo de aprendizaje de las redes neuronales de retropropagación. Estas redes multicapas utilizan un método de aprendizaje supervisado llamado retropropagación del error para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas y minimizar el error entre la salida de la red y la salida deseada. El algoritmo consta de dos fases: propagación y retropropagación del error para actualizar los pesos y reducir progresivamente el error total de la red.
El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.
Este documento describe diferentes técnicas de aprendizaje automático como el perceptrón multicapa y el algoritmo de retropropagación. Explica cómo el perceptrón multicapa, con múltiples capas ocultas, puede aproximar cualquier función mediante la introducción de hiperplanos complejos. También describe el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia atrás de los errores y la actualización de los pesos para minimizar dichos errores.
Presentación del proyecto de la materia de IAA de la UTPL.
Tema: Comparación de resultados en la convergencia de una red neuronal utilizando 1 y 2 capas ocultas respectivamente en el modelo del perceptrón multicapa utilizando el algoritmo BackPropagation al realizar el reconocimiento de señales de tránsito
El documento describe el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento de perceptrones multicapas. Explica que el algoritmo ajusta los pesos y umbrales de la red para minimizar el error mediante cálculos de propagación del error hacia atrás a través de la red. También describe el uso de early stopping para evitar el sobreentrenamiento monitoreando el error en un conjunto de validación.
El documento describe el perceptrón, la primera red neuronal artificial desarrollada por Rosenblatt en 1958. Consiste en una capa de entrada y una capa de salida unidireccional conectadas. El perceptrón calcula la salida de cada unidad de procesamiento como una función del peso sináptico y la entrada, más un umbral. Se entrena mediante una regla de aprendizaje que ajusta los pesos para minimizar el error entre la salida deseada y la obtenida.
Utp 2015-2_ia_s6_adaline y backpropagationjcbp_peru
Este documento trata sobre Adaline y Backpropagation. Brevemente describe:
1) Adaline, una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio.
2) La regla del perceptrón para entrenar redes con función de activación de escalón.
3) Backpropagation, un algoritmo para entrenar redes multicapas mediante retropropagación del error.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento proporciona una introducción a la Neural Network Toolbox de Matlab. Resume las principales funciones para crear y entrenar redes neuronales como perceptrones multicapa, redes de base radial y mapas autoorganizativos. También explica cómo utilizar estas redes entrenadas para clasificar nuevos patrones de entrada.
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
Construccion , Diseño y Entrenamiento de Redes Neuronales ArtificialesESCOM
Este documento discute el diseño y entrenamiento de redes neuronales artificiales, en particular cómo construir una red. Explica que el tamaño de la capa oculta es un compromiso entre precisión y capacidad de generalización, y que entre más complejo sea el problema, se requiere un mayor número de neuronas ocultas. También cubre diferentes algoritmos de entrenamiento como retropropagación y cómo determinar cuándo detener el entrenamiento.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se inspiran en el cerebro humano para aprender de la experiencia, que están compuestas de unidades de procesamiento interconectadas que aprenden reconociendo patrones, y que el aprendizaje implica modificar los pesos de las conexiones entre neuronas.
Las redes Elman tienen neuronas "tansig" en su capa recurrente y neuronas "purelin" en su capa de salida. Esto les permite aproximar cualquier función con precisión arbitraria. Se pueden usar para aprender patrones temporales y espaciales. Se crean usando la función newelm e inicializan parámetros como las funciones de transferencia y entrenamiento. Luego se entrenan con train y se simulan con sim para aproximar vectores objetivo.
Existen muchos métodos o algoritmos para entrenar perceptron multicapas, sin embargo en este caso se mostrará la optimización de las respuestas al intentar entrenar una RNA Multicapa empleando el algoritmo de Simulated Annealing
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también incluye ejemplos de cómo calcular las salidas de una neurona usando estas funciones, y describe una interfaz gráfica creada en Matlab para entrenar una red neuronal y seleccionar entre estas dos funciones.
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también presenta ejemplos del uso de estas funciones y una interfaz gráfica desarrollada en Matlab para crear y entrenar una red neuronal usando logsig o tansig.
Este documento resume las características de la red neuronal competitiva de Hamming, incluyendo su arquitectura de tres capas, su algoritmo de aprendizaje competitivo y algunos de sus problemas comunes como neuronas muertas. También proporciona ejemplos de código en Matlab/NNToolbox para implementar y entrenar este tipo de red neuronal.
Este documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales difusas y la red Fuzzy ARTMAP. Explica que el entrenamiento de una red neuronal difusa implica modificar los pesos para obtener una salida óptima utilizando pares de entrada-salida. También describe que la Fuzzy ARTMAP es una red autoorganizativa capaz de aprender rápidamente a reconocer y predecir entradas mediante la combinación de operaciones neuronales y difusas.
1) El documento describe el perceptrón y Adaline, que son redes neuronales simples capaces de realizar clasificación y regresión.
2) El perceptrón es una red monocapa que determina un hiperplano discriminante para separar clases a partir de ejemplos etiquetados.
3) Adaline es similar al perceptrón pero produce salidas reales en lugar de binarias y minimiza el error cuadrático medio usando la regla Delta.
Este documento presenta la agenda de un curso sobre sistemas expertos en medicina. Incluye una introducción al objetivo general y otros objetivos del curso. En el desarrollo, cubre conceptos generales de sistemas expertos, ingeniería del conocimiento, y aplicaciones de sistemas expertos en medicina como apoyo al diagnóstico. Finalmente, concluye revisando un ejemplo de sistema experto médico.
La comunicacion didactica_en_los_chats_academicosedeciofreitez
Este documento describe el uso de chats académicos como herramienta de comunicación didáctica. Explica que el chat permite la participación activa en clases virtuales y la consulta de información en archivos e Internet. Además, los chats académicos deben seguir normas como el saludo, respeto, ortografía y evitar groserías. El documento concluye que el chat tiene un gran potencial didáctico para el trabajo cooperativo y la evaluación formativa aunque su uso pedagógico está poco explorado.
Este documento describe la ecuación de activación estocástica y las redes neuronales auto-organizadas de Kohonen. La ecuación de activación estocástica realiza cambios aleatorios en los pesos de una red neuronal y acepta los cambios que mejoran el comportamiento de la red o los acepta con una probabilidad determinada si no mejoran el comportamiento. Las redes de Kohonen aprenden de forma no supervisada mediante la actualización de los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para formar un mapa topológico de las caracterí
Este documento trata sobre conjuntos regulares y expresiones regulares. Explica que los conjuntos regulares son aquellos que pueden ser reconocidos por un autómata de estado finito según el teorema de Kleene. También describe cómo construir autómatas para reconocer conjuntos regulares formados por operaciones como unión, concatenación y clausura de Kleene.
Este documento describe los autómatas finitos determinísticos y no determinísticos. Define un autómata finito como una máquina que puede aceptar entradas y producir salidas basadas en su estado interno. Explica que un autómata finito determinístico tiene exactamente un estado siguiente para cada par estado-entrada, mientras que un autómata no determinístico puede tener múltiples estados siguientes. También cubre las representaciones de tablas de transición y diagramas de estado, y cómo manejar transiciones epsilon.
La unidad IV trata sobre las máquinas de Turing. Las máquinas de Turing son un modelo matemático de computación que puede simular cualquier algoritmo y proceso de cálculo. Formalmente, una máquina de Turing consiste en un conjunto de estados, un alfabeto, una cinta, una cabeza de lectura/escritura y una función de transición que especifica cómo la máquina se mueve entre los estados y símbolos.
Este documento describe las máquinas de Turing, incluyendo su definición formal, sus componentes, su funcionamiento y cómo aceptan lenguajes. Las máquinas de Turing son máquinas abstractas que pueden simular cualquier algoritmo o procedimiento de cálculo. Consisten en una unidad de control, una cinta infinita dividida en celdas y una cabeza de lectura/escritura que se mueve a lo largo de la cinta.
La unidad IV trata sobre las máquinas de Turing. Se define formalmente una máquina de Turing como una séptupla que incluye un conjunto de estados, alfabetos de entrada y cinta, estado inicial, símbolo blanco, función de transición y estados finales. Las máquinas de Turing son máquinas abstractas capaces de modelar cualquier proceso computable al moverse por una cinta infinita realizando operaciones basadas en su estado y el símbolo leído.
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El curso de Texto Integrado de 8vo grado es un programa académico interdisciplinario que combina los contenidos y habilidades de varias asignaturas clave. A través de este enfoque integrado, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar una comprensión más holística y conexa de los temas abordados.
En el área de Estudios Sociales, los estudiantes profundizarán en el estudio de la historia, geografía, organización política y social, y economía de América Latina. Analizarán los procesos de descubrimiento, colonización e independencia, las características regionales, los sistemas de gobierno, los movimientos sociales y los modelos de desarrollo económico.
En Lengua y Literatura, se enfatizará el desarrollo de habilidades comunicativas, tanto en la expresión oral como escrita. Los estudiantes trabajarán en la comprensión y producción de diversos tipos de textos, incluyendo narrativos, expositivos y argumentativos. Además, se estudiarán obras literarias representativas de la región latinoamericana.
El componente de Ciencias Naturales abordará temas relacionados con la biología, la física y la química, con un enfoque en la comprensión de los fenómenos naturales y los desafíos ambientales de América Latina. Se explorarán conceptos como la biodiversidad, los recursos naturales, la contaminación y el desarrollo sostenible.
En el área de Matemática, los estudiantes desarrollarán habilidades en áreas como la aritmética, el álgebra, la geometría y la estadística. Estos conocimientos matemáticos se aplicarán a la resolución de problemas y al análisis de datos, en el contexto de las temáticas abordadas en las otras asignaturas.
A lo largo del curso, se fomentará la integración de los contenidos, de manera que los estudiantes puedan establecer conexiones significativas entre los diferentes campos del conocimiento. Además, se promoverá el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la investigación y la colaboración.
Mediante este enfoque de Texto Integrado, los estudiantes de 8vo grado tendrán una experiencia de aprendizaje enriquecedora y relevante, que les permitirá adquirir una visión más amplia y comprensiva de los temas estudiados.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
2. El Modelo Adaline
La función tiende a cero cuando los pesos se hacen
mejores. Esta regla de aprendizaje se conoce como la
regla delta o de Widrow-Hoff o regla LMS (the Least
Mean Squared)
Arquitectura del ADALINE
3. Comparaciones Perceptron - ADALINE
La regla del aprendizaje de ADALINE es idéntica a la regla del
Perceptron en el caso de una función de transferencia lineal. No
obstante la motivación de ambas reglas no son las mismas: en el caso
ADALINE, se busca minimizar la función de costo de funcionamiento
del dispositivo, mientras que en el caso del Perceptron, se persigue la
determinación de hiperplano separador entre dos clases.
La regla de aprendizaje del Perceptron converge, en el caso de existir
solución luego de un numero finito de iteraciones. Por su parte, la regla
delta (caso ADALINE), es de convergencia asintótica, en principio
luego de muchas iteraciones.
El empleo de muchas funciones de transferencia sobre el mismo
conjunto de entrenamiento, trae como consecuencia que la dinámica
de aprendizaje tienda a resultados distintos para los pesos sinápticos.
4. Comparaciones Perceptron - ADALINE
El enfoque de descenso de gradiente(ADALINE) es
fácilmente generalizable a redes de varias capas,
mientras que la regla del perceptron no lo es
El Perceptron Multicapas
El perceptrón multicapas es una red Neuronal
artificial(RNA) formada por múltiples capas, lo cual le
permite resolver problemas que no son linealmente
separables, lo
El perceptrón multicapas puede ser totalmente o
localmente conectado.
En el primer caso cada salida de una neurona de la capa
"i" es entrada de todas las neuronas de la capa "i+1“.
5. El Perceptron Multicapas
En el segundo caso, cada neurona de la capa "i" es
entrada de una serie de neuronas (región) de la capa
"i+1".
Las capas pueden clasificarse en tres tipos:
Capa de entrada: Constituida por aquellas neuronas
que introducen los patrones de entrada en la red. En
estas neuronas no se produce procesamiento.
Capas ocultas: Formada por aquellas neuronas cuyas
entradas provienen de capas anteriores y las salidas
pasan a neuronas de capas posteriores.
Capa de salida: Neuronas cuyos valores de salida se
corresponden con las salidas de toda la red.
7. El Perceptron Multicapas
Las neuronas de la capa oculta usan como regla de
propagación la suma ponderada de las entradas con los
pesos sinápticos wij y sobre esa suma ponderada se
aplica una función de transferencia de tipo sigmoide, que
es acotada en respuesta.
Forma funcional de una sigmoide
8. El Perceptron Multicapas
Aprendizaje
El aprendizaje que se suele usar en este tipo de redes
recibe el nombre de retropropagacion del error
(backpropagation).
Como función de coste global, se usa el error cuadrático
medio. Es decir, que dado un par (xk, dk) correspondiente
a la entrada k de los datos de entrenamiento y salida
deseada asociada se calcula la cantidad:
Formula del Error Cuadrático Medio
9. El Perceptron Multicapas
que vemos que es la suma de los errores parciales
debido a cada patrón (índice p), resultantes de la
diferencia entre la salida deseada dp y la salida que da
la red f(.) ante el vector de entrada xk.
Si estas salidas son muy diferentes de las salidas
deseadas, el error cuadrático medio Será grande. f es la
función de activación de las neuronas de la capa de
salida e y la salida que proporcionan las neuronas de la
ultima capa oculta.
El procedimiento de minimización utilizado sobre la
función de coste global es el Descenso de Gradiente
10. El Perceptron Multicapas
Algoritmo Backpropagation
La aplicación del algoritmo tiene dos fases, una hacia
delante y otra hacia atrás. Durante la primera fase el patrón
de entrada es presentado a la red y propagado a través de
las capas hasta llegar a la capa de salida.
Obtenidos los valores de salida de la red, se inicia la
segunda fase, comparándose éstos valores con la salida
esperada para obtener el error.
Se ajustan los pesos de la última capa proporcionalmente
al error. Se pasa a la capa anterior con una retropopagación
del error, ajustando los pesos y continuando con este
proceso hasta llegar a la primer capa.
De esta manera se han modificado los pesos de las
conexiones de la red para cada patrón de aprendizaje del
problema, del que conocíamos su valor de entrada y la
salida deseada que debería generar la red ante dicho
patrón.
11. Backpropagation
La técnica Backpropagation requiere el uso de neuronas
cuya función de activación sea continua, y por lo tanto,
diferenciable. Generalmente, la función utilizada será del
tipo sigmoidal.
Pasos para aplicar el algoritmo de entrenamiento
Paso 1:Inicializar los pesos de la red con valores
pequeños aleatorios.
Paso 2:Presentar un patrón de entrada y especificar la
salida deseada que debe generar la red.
Paso 3:Calcular la salida actual de la red. Para ello
presentamos las entradas a la red y vamos calculando la
salida que presenta cada capa hasta llegar a la capa de
salida, ésta será la salida de la red. Los pasos son los
siguientes:
12. Backpropagation
Se calculan las entradas netas para las neuronas ocultas
procedentes de las neuronas de entrada. Para una neurona
j oculta:
en donde el índice h se refiere a magnitudes de la capa
oculta; el subíndice p, al p-ésimo vector de entrenamiento,
y j a la j-ésima neurona oculta. El término θ puede ser
opcional, pues actúa como una entrada más.
13. Backpropagation
Se calculan las salidas de las neuronas ocultas:
.
Se realizan los mismos cálculos para obtener las salidas
de las neuronas de salida:
14. Backpropagation
Paso 4:Calcular los términos de error para todas las
neuronas.
Si la neurona k es una neurona de la capa de salida, el
valor de la delta es:
La función f debe ser derivable. En general disponemos de
dos formas de función de salida
La función lineal :
La función sigmoidal:
15. Backpropagation
Paso 5:Actualización de los pesos: para ello utilizamos un algoritmo
recursivo, comenzando por las neuronas de salida y trabajando
hacia atrás hasta llegar a la capa de entrada, ajustando los pesos
de la siguiente forma:
Para los pesos de las neuronas de la capa de salida:
Para los pesos de las neuronas de la capa oculta:
En ambos casos, para acelerar el proceso de aprendizaje se puede
añadir un término momento.
16. Backpropagation
Paso 5:Actualización de los pesos: para ello utilizamos
un algoritmo recursivo, comenzando por las neuronas de
salida y trabajando hacia atrás hasta llegar a la capa de
entrada, ajustando los pesos de la siguiente forma:
Para los pesos de las neuronas de la capa de salida:
17. Backpropagation
Paso 6: El proceso se repite hasta que el término de
error resulta aceptablemente pequeño para
cada uno de los patrones aprendidos.
Consideraciones sobre el algoritmo de aprendizaje
El algoritmo encuentra un valor mínimo de error (local o
global) mediante una aplicación de pasos (gradiente)
descendentes.
Cada punto de la superficie de la función corresponde a
un conjunto de valores de los pesos de la red.
18. Backpropagation
Con el gradiente descendente, siempre que se realiza
un cambio en todos los pesos de la red, se asegura el
descenso por la superficie del error hasta encontrar el
valle más cercano, lo que puede hacer que el proceso
de aprendizaje se detenga en un mínimo local de error.
Uno de los problemas del algoritmo es que en busca de minimizar
la función de error, puede caer en un mínimo local o en algún punto
estacionario, con lo cual no se llega a encontrar el mínimo global de
la función de error. Sin embargo, no tiene porqué alcanzarse el
mínimo global en todas las aplicaciones, sino que puede ser
suficiente con un error mínimo preestablecido.
19. Ejemplo usando un Perceptron
Considere un modelo del perceptron simple, el cual
deberá ser entrenado para que lleve a cabo el
funcionamiento de una compuerta lógica OR.
x1 x2 SD
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 1
20. Ejemplo usando un Perceptron
Donde:
n
ACT = ∑ ( xi ∗ wi ) + u
i=1
E = SD − Y ∆ wi = λ ∗ E ∗ xi wi +1 = wi + ∆wi
u= u+ E
λ : Regula la velocidad de aprendizaje (0≤ λ ≤1 ; λ =1)